python實現門限迴歸

門限迴歸模型(Threshold Regressive Model，簡稱TR模型或TRM)的基本思想是通過門限變量的控制作用，當給出預報因子資料後，首先根據門限變量的門限閾值的判別控制作用，以決定不同情況下使用不同的預報方程，從而試圖解釋各種類似於跳躍和突變的現象。其實質上是把預報問題按狀態空間的取值進行分類，用分段的線性迴歸模式來描述總體非線性預報問題。多元門限迴歸的建模步驟就是確實門限變量、率

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